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隨著世界糧食需求的不斷增長(zhǎng)，農(nóng)業(yè)面臨越來越大的挑戰(zhàn)，有效的作物管理技術(shù)是提高作物產(chǎn)量的必要手段。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是一套監(jiān)測(cè)作物、收集數(shù)據(jù)并執(zhí)行作物管理任務(wù)（如施用最佳水量、選擇合適殺蟲劑），減少環(huán)境影響的方法。準(zhǔn)確的作物監(jiān)測(cè)在很大程度上有助于幫助農(nóng)民做出正確的選擇，以獲得最高產(chǎn)量。植物表型是植物遺傳在特定環(huán)境下表達(dá)出來的植物特性，包括結(jié)構(gòu)、生化、能量傳遞過程等。植物表型組學(xué)可以認(rèn)為是研究植物表型特征的科學(xué)，涵蓋器官、植株、冠層功能等多種尺度。植物表型分析為植物的特性及其在各種環(huán)境條件下的行為提供了定量的評(píng)估。了解這些特性對(duì)于進(jìn)行有效的作物管理至關(guān)重要。
由于RGB、多光譜和高光譜相機(jī)等具有成本效益且易于使用的數(shù)字成像設(shè)備的可用性，植物表型的研究迅速發(fā)展，這些設(shè)備促進(jìn)了大量數(shù)據(jù)的收集。大量數(shù)據(jù)的涌入加上機(jī)器學(xué)習(xí)算法的使用，推動(dòng)了各種高通量表型工具的發(fā)展，這些工具用于雜草檢測(cè)、果實(shí)/器官計(jì)數(shù)、疾病檢測(cè)和產(chǎn)量估計(jì)等任務(wù)。但眾所周知，機(jī)器學(xué)習(xí)缺乏穩(wěn)健性，嚴(yán)重依賴手工特征提取技術(shù)和人工超參數(shù)優(yōu)化方法。因此，從數(shù)據(jù)中提取特征一直是發(fā)展高效、高通量植物表型系統(tǒng)的主要瓶頸之一。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域，它允許對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)特征提取和預(yù)測(cè)，它的進(jìn)步促進(jìn)了植物表型分析方法的迅猛發(fā)展。深度學(xué)習(xí)以其在處理基于視覺的任務(wù)（如圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語義分割和場(chǎng)景理解）方面的有效性而聞名。圖1說明了基于機(jī)器學(xué)習(xí)和基于深度學(xué)習(xí)的植物表型分析之間的差異。我們相信，植物研究人員可以有效地利用深度學(xué)習(xí)的表現(xiàn)力和穩(wěn)健性，從原始數(shù)據(jù)中識(shí)別復(fù)雜的模式，并設(shè)計(jì)高效的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)方法。
本文旨在介紹基于深度學(xué)習(xí)的植物表型研究領(lǐng)域的進(jìn)展以及有待進(jìn)一步研究的問題。
